Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 6 horas para completar

Espanhol

Legendas: Francês, Português (Brasil), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...

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oferecido por

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

4 minutos para concluir

Introducción

4 minutos para concluir
1 vídeo (Total 4 mín.)
1 vídeos
1 hora para concluir

AA en la práctica

1 hora para concluir
10 vídeos (Total 62 mín.)
10 videos
Aprendizaje supervisado5min
Regresión y clasificación11min
Breve reseña del AA: Regresión lineal7min
Breve reseña del AA: Perceptrón5min
Breve reseña del AA: Redes neuronales7min
Breve reseña del AA: Árboles de decisión5min
Breve reseña del AA: Métodos de kernel4min
Breve reseña del AA: Bosques aleatorios4min
Breve reseña del AA: Redes neuronales modernas8min
1 exercício prático
Cuestionario del módulo6min
1 hora para concluir

Optimización

1 hora para concluir
13 vídeos (Total 61 mín.)
13 videos
Definición de modelos de AA4min
Presentación del conjunto de datos sobre natalidad6min
Introducción a las funciones de pérdida6min
Descenso de gradientes5min
Solución de problemas de una curva de pérdidas2min
Problemas con el modelo de AA6min
Lab: Presentación de TensorFlow Playground6min
Lab: TensorFlow Playground avanzado3min
Lab: Práctica con redes neuronales6min
Solución de problemas en la curva de pérdidas1min
Métricas de rendimiento3min
Matriz de confusión5min
1 exercício prático
Module Quiz6min
3 horas para concluir

Generalización y muestreo

3 horas para concluir
9 vídeos (Total 64 mín.)
9 videos
Generalización y modelos de AA6min
Cuándo detener el entrenamiento de modelos5min
Cree muestras repetibles en BigQuery6min
Demostración: División de conjuntos de datos en BigQuery8min
Introducción al lab1min
Explicación de la solución del lab9min
Introducción al lab2min
Explicación de la solución del lab23min
1 exercício prático
Cuestionario del módulo12min
3 minutos para concluir

Resumen

3 minutos para concluir
1 vídeo (Total 3 mín.)
1 vídeos

Sobre Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? ¿Cuáles son las cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático? ¿Por qué es importante no saltarse fases? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares? ¿Cómo plantear un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución generalizable mediante un descenso de gradientes y una forma meditada de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automático distribuido que escalen en Tensorflow y que brinden predicciones de alto rendimiento. Convierta los datos sin procesar en funciones de una forma que permita al AA aprender características importantes de los datos y aportar una percepción humana para abordar los problemas. Por último, aprenda a incorporar la combinación adecuada de parámetros que desarrolle modelos generalizados y exactos, y conozca la teoría para solucionar determinados tipos de problemas de AA. Experimentará con el AA de extremo a extremo, a partir de la construcción de una estrategia centrada en el AA y el avance hacia el entrenamiento, optimización y producción de modelos con labs prácticos mediante Google Cloud Platform. >>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Sim, você pode assistir uma prévia do primeiro vídeo e ver programa do curso antes de se inscrever. Você precisa comprar o curso para ter acesso ao conteúdo não incluído na prévia.

  • Se decidir se inscrever no curso antes da data de início da sessão, terá acesso a todos os vídeos das palestras e leituras do curso. Também poderá enviar tarefas assim que a sessão começar.

  • Uma vez inscrito, e tão logo sua sessão tenha iniciado, você terá acesso a todos os vídeos e outros recursos, incluindo itens de leitura e fórum de discussão do curso. Você poderá ver e enviar tarefas práticas e concluir tarefas com nota atribuída obrigatórias para obter uma nota e um Certificado de Curso.

  • Se você concluir o curso com êxito, seu Certificado de Curso eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn.

  • Este curso é um dos poucos oferecidos pela Coursera que está disponível apenas para alunos que tenham pago ou recebido auxílio financeiro, quando disponível.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.